Metode Regresi Linier untuk Prediksi KebutuhanEnergi Listrik Jangka Panjang (Studi Kasus Provinsi Lampung)
M. Syafruddin 1 , Lukmanul Hakim 2 , Dikpride Despa 3
Jurusan Teknik ElektroUniversitas Lampung, Bandar Lampung Jl. Prof. Sumantri Bojonegoro no.1 lampung35145
1 udinbonk@students.unila.ac.id
2 plgsekip@eng.unila.ac.id
3 despa@eng.unila.ac.id
Abstrak — Meningkatnya pembangunan di Provinsi Lampung terutama di sektor perumahanbaik sederhana maupun  rumah  mewah  yang  membawa  konsekuensi  logis  berupapeningkatan  kebutuhan  tenaga  listrik. Sebuah  studi  komprehensif  dalam  rangkapenyedian  tenaga  listrik  di  Lampung  menjadi  kebutuhan  yang mendesakdilakukan  untuk  membuat  rencana  operasi  sistem  tenaga  listrik.  Salah  satu  faktoryang  sangat menentukan  dalam  membuat  rencana  operasi  sistem  tenaga  listriktersebut  adalah  prediksi  beban  listrik yang  akan  ditanggung  oleh  sistem  tenagalistik  yang  bersangkutan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memprediksi    kebutuhan  energi    listrik    di    Provinsi    Lampung    hingga    Tahun  2030,  diharapkan dapatdijadikan  sebagai  masukkan  dalam  melakukan  perencanaan  pembangunan  sistemtenaga  listrik. Prediksi  kebutuhan  energi  listrik  Lampung  dibagi  menjadi  4  sektoryaitu  :  sektor  rumah  tangga,  bisnis, publik,  dan  industri.  Proses  perancanganprediksi  kebutuhan  energi  listrik  menggunakan  6  variabel  dan dibagi menjadi 2 parameter,  yaitu: parameter ekonomi (produk domestik regional bruto, jumlahpenduduk, jumlah  rumah  tangga)  dan  parameter  listrik  (rasio  elektrifikasi,    faktor  beban,    losses).  Dengan menggunakan  metode  regresi  linier  untuk  memprediksivariabel-variabel  di  atas,  diperoleh  hasil  prediksi daya  listrik  tersambung  totalpada  tahun  2028  sebesar  2.841,78  MVA  (rata-rata  pertumbuhannya  sebesar 2,38  %),  dan  konsumsi  energi  listrik  pada  tahun  2023  sebesar  5.934,98  Gwh  (rata-rata  pertumbuhannya sebesar 3, 83 %).
Kata Kunci — regresi linier , konsumsi energi listrik, Provinsi Lampung.
Abstract The  Increasing  of  property  development  in  Lampung  Province,  especially  in  thehousing sector  both  simple  and  luxurious  brings  a  logical  consequence  ofelectricity    demand.    A comprehensive    study    for    electricity    provisioning    inLampung  become  requirement  constrain. Electrical  load  forecasting  is  one  of  theimportant  factors  is  power  system  planning  and  making. Prediction  of  electricityconsumption  there  are  for  activity  that  need  to    be  predicted  i.e.: households,businesses,  public  services,  and  industry.  6  variables  include  are  considered grossregional domestic product, population, number of households, electrification ratio,load factor, losses are considered to be influencing the forecasting proses. Linearregression method was used to predict  all  variables.  The  result  of  total  electricitypower  connected  prediction  on  2028  is  2841.78 MVA (growth average at of 2,38%). And electricity consumption prediction on 2023 is 5934.98 Gwh (growthaverage at 3, 83%).
Keywords — linier regression, electricity consumption , Lampung Province.

## I. PENDAHULUAN
Laju pertumbuhan jumlah kendaraan. Meningkatnya pembangunan  yang  ada  di  Provinsi  Lampung terutama  di  sektor  perumahan  baik  sederhana maupun rumah mewah yang membawa konsekuensi logis  berupa  peningkatan  kebutuhan  tenaga  listrik. Selain  itu,  kebijakan  pemerintah  daerah  tentang investasi  yang  menarik  minat  para  investor  untuk menanamkan  modalnya  dan  juga  memberikan konstribusi  dalam  peningkatan  kebutuhan  tenaga listrik.Pada  saat  ini  sistem  kelistrikan  di  Provinsi Lampung masih memerlukan suplai daya listrik dari
Sumatera  Selatan  (Sistem  SumBagSel)  meskipun PLN  Lampung  telah  menjadi  unit  bisnis  yang independen.  Namun  di  tahun  –  tahun  yang  akan datang  suplai  dari  Sumatera  Selatan  diharapkan dapat  dikurangi.  Untuk  mewujudkan  hal  tersebut, sistem kelistrikan Lampung harus mampu mencukupi  kebutuhan  energi  listrik  secara  mandiri. Jika  semua  hal  ini  telah  terwujud,  konsep interkoneksi  antara  Provinsi  Lampung  dengan Sumatera Selatan akan menjadi interchange .Sebuah studi  komprehensif  jangka  panjang  dalam  rangka penyedian  tenaga  listrik  di  Lampung  menjadi kebutuhan  yang  mendesak.  Salah  satu  faktor  yang
sangat menentukan dalam membuat rencana operasi sistem  tenaga  listrik  adalah  perkiraan  beban  listrik yang akan ditanggung oleh sistem tenaga listik yang bersangkutan.
II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Prediksi
Prediksi  pada  dasarnya  merupakan  dugaan  atau prediksi  mengenai  terjadinya  suatu  kejadian  atau peristiwa di waktu yang akan datang. Prediksi bisa bersifat  kualitatif  (tidak  berbentuk  angka)  maupun kuantitatif  (berbentuk  angka).  Prediksi  kualitatif sulit  dilakukan  untuk  memperoleh  hasil  yang  baik karena variabelnya sangat relatif sifatnya. Prediksi kuantitatif dibagi dua yaitu: prediksi tunggal (point prediction ) dan prediksi selang ( interval prediction ). Prediksi tunggal terdiri dari satu nilai, sedangkan  prediksi  selang  terdiri  dari  beberapa nilai,  berupa  suatu  selang (interval )  yang  dibatasi oleh  nilai  batas  bawah  (prediksi  batas  bawah)  dan batas atas (prediksi tinggi) [1].
Prediksi  berfungsi  untuk  membuat  suatu  rencana kebutuhan  ( demand )  yang  harus  dibuat  yang dinyatakan  dalam  kuantitas  (jumlah)  sebagai fungsi dari waktu. Prediksi dilakukan dalam jangka panjang (long  term) .    Prediksi  yang  berkaitan dengan  pernyatan (1)  what  will  be  demanded ,  (2) how  many ,  dan  (3) when  it  should  be  supplied? Prediksi  sangat  diperlukan  dengan  melakukan perbandingan  antara  kebutuhan  yang  diramalkan dengan yang sebenarnya

## B. Metode Prediksi Regresi
Metode  prediksi  regresi  dibedakan  menjadi  dua: regesi linier, dan regresi non linier.
1. Regresi linier
Regresi      linier  merupakan    bentuk  hubungan      di mana variabel bebasX m a u p u n variabel tergantungYsebagaifaktoryangberpangkatsatu. Regresilinierinidibedakanmenjadi [4]:
a) Regresiliniersederhanadenganbentukfungsi: Y =a+bX, …..….. …………(1)
b)
Regresilinierberganda
d e n g a n bentukfungsi: Y =b0+b1X1+ …+bpXp... (2)
Dari kedua fungsi di atas (1dan 2); masing-masing berbentuk garis lurus
(linier
sederhana)danbidangdatar(linierberganda). 2. Regresi Non Linier
Regresinonlinierialahbentukhubunganataufungsidi manavariabelbebasXdanatau  variabel  tak  bebas  Y dapat  berfungsi  sebagai  faktor  atau  variabel dengan  pangkat  tertentu.      Selain  itu,variabel bebas  Xdan  atau  variabel  tak    bebas  Ydapat berfungsi  sebagai  penyebut  (fungsi      pecahan), maupun  variabel  X    dan  atau  variabel  Y    dapat berfungsisebagaipangkatfungsieksponen=fungsipe
rpangkatan.Regresi  non  linier  dibedakan  menjadi [4]:
a) Regresi Polinomial
b) Regresihiperbola (fungsiresiprokal).
c) Regresi Eksponensial
d) Regresi Logaritmik
e) Regresifungsigeometri.

## C. Jangka Waktu Peramalan
Prediksi kebutuhan energi listrik dapat dikelompokkan menurut jangka waktunya menjadi tiga kelompok, yaitu [5]:
a) Prediksi jangka panjang
Prediksi jangka panjang merupakan prediksi untuk jangka  waktu  diatas  satu  tahun.  Dalam  prediksi jangka  panjang  masalah-maslah  makro  ekonomi (Pendapatan Domestik Regional Bruto atau PDRB) merupakan  masalah  ekstern  perusahaan  listrik merupakan  faktor  utama  yang  menentukan  arah prediksi kebutuhan energi.
b) Prediksi jangka menengah
Prediksi  jangka  menengah  merupakan  prediksi untuk jangka waktu dari satu bulan sampai dengan satu  tahun.  Dalam  prediksi  beban  jangka menengah  faktor-faktor  manajerial  perusahaan merupakan  faktor  utama  yang  menentukan. Masalah-masalah manajerial misalnya kemampuan teknis memperluas jaringan distribusi, kemmapuan teknis  menyelesaikan  proyek  pembangkit  listrik baru  serta  juga  kemampuan  teknis  menyelesaikan proyek saluran transmisi.
c) Prediksi jangka pendek
Prediksi  jangka  pendek  adalah  prediksi  untuk jangka  waktu  beberapa  jam  sampai  satu  minggu (7x24 jam = 168 jam).

## D. Uji Model
Untuk menguji model yang akan digunakan apakah ada  hubungan  dengan  parameter  yang  digunakan maka dilakukan beberapa tes, yaitu:
Pertama, uji  Test  Koefisien  Penentu  (R 2 ), pengetesan  ini  untuk  mengetahui  tepat  tidaknya varibel  yang  mempengaruhi  besarnya  variabel yang diramalkan adalah waktu.
Kedua, Test Significance (T.Test) atau F test yaitu pengetesan  untuk  mengetahui  apakah  benar persamaan regresi itu adalah linier [3].
Tabel 1. Keeratan hubungan antara parameter (koefisien korelasi)

## III. METODE PENELITIAN

## A. Studi Literatur
Dalam  studi  literatur  adalah  melakukan  pencarian informasi  dan  data  yang  penting  mengenai  segala sesuatu  yang  berhubungan  dengan  penelitian  ini, diantaranya adalah:
1. Kebutuhan/permintaan  energi  listrik  ialah besarnya  energi  listrik  yang  terpakai  setiap tahun  pada  pelanggan  PT.  PLN  (Persero) Wilayah Lampung.
2. Susut (losses) adalah  suatu  bentuk  kehilangan energi listrik yang berasal dari selisih sejumlah energi  listrik  yang  tersedia  dengan  sejumlah energi listrik yang terjual.
3. PDRB  merupakan  penjumlahan  nilai  output bersih  perekonomian  yang  ditimbulkan  oleh seluruh  kegiatan  ekonomi  di  suatu  wilayah tertentu  (provinsi  dan  kabupaten  /Kota),  dan dalam  satu  kurun  waktu  tertentu  (satu  tahun kelender).  Kegiatan  ekonomi  yang  dimaksud kegiatan  pertanian,  pertambangan,  industri pengolahan, sampai dengan jasa.
4. Populasi  penduduk,  jumlah  rumah  tangga merupakan
jumlah penduduk yang menempati/memadati suatu tempat atau
daerah.
5. Prediksi  adalah  memperkirakan  nilai  populasi (parameter)  dengan  memakai  nilai  sampel (statistik tahun 2002-2013).

## B. Teknik Pengumpulan Data
Pada  tugas  akhir  ini  data  yang  digunakan merupakan  data  sekunder  yang  diperoleh  dari instansi  pemerintah  daerah,  Badan  Pusat  Statistik Provinsi  Lampung  ,  Distamben  Lampung,  PT. PLN  (Persero)  Wilayah  Lampung  Sesuai  dengan varaibel-variabel  yang  dibutuhkan  yaitu  jumlah pendapatan  perkapita,  jumlah  penduduk,  pdrb persektor, losses ,  rasio  elektrifikasi,  faktor  beban, dan  beban  listrik  yang  terpasang  dari  tahun  2002 sampai tahun 2013.

## C. Perbandingan Antar Metode
Untuk  memastikan  metode  regresi  linier  adalah benar  mendekati  nilai  aktual,  maka  dibuat perbandingan  antara  regresi  linier  sederhana, eksponesial  smothing,  dan  rata-rata  bergerak. Diambil contoh data aktual 5 tahun:
Tabel  2.  Jumlah  penduduk  di  Provinsi  Lampung  2002- 2006
Tabel  2  merupakan  data  sampel  jumlah  penduduk dari  tahun  2002  sampai  2006  yang  digunakan untuk  melakukan  perbandingan  antar  metode. Contoh perhintungan:
a) Metode Rata-rata bergerak
Metode  rata  –  rata  bergerak  dapat  dicari dengan menggunakan rumus:
Y = (𝑝𝑑   ) 𝑛 ……………………………..… (3) Ket: pd =  Penjumlahan data N = Banyaknya data
Tabel  3.  Data  jumlah  penduduk  untuk  metode  rata-rata bergerak
Contoh perhitungan untuk tahun 2007:
Y = (𝑝𝑛   ) 𝑛 Y 2007  = (𝑝𝑑 ) 5
= (34.884,37  )
5
= 6.976,87

## b) Metode exponential smoothing
Tabel  4.  Data  jumlah  penduduk  untuk  metode exponential smooting
Asumsi: Ke 1 = 0, 2 Ke 2 = 0, 3 Ke 3 = 0, 5 Contoh perhitungan untuk tahun 2007:
Y = (6.915, 95×0, 2) + (7.116, 18×0, 3) + (7.211, 59×0, 5) Y 2007 = 7.123,84

## c) Linier Sederhana
Tabel  5.  Data  jumlah  penduduk  untuk  metode  regresi linier
b = 𝑥𝑦 −𝑛𝑥 𝑦 𝑥 2 −𝑛𝑥 2 a = 𝑦 - b 𝑥
b= (492718 ,39)−(11×6×7.290,77) 506 − 11× 6 2 = 104,80
a= (7.290, 77)-(104, 80×12)
Y 2007 = 7.310,19
Setelah  dilakukan  perbandingan  antar  metode didapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 6. Perbandingan hasil hitung metode
Setelah  dilakukan  perbandingan  antar  metode, diambil  kesimpulan  bahwa  metode  regresi  linier lebih akurat dibandingkan metode yang lain, dapat dilihat  dari  hasil  estimsi  berbagai  metode,  metode regresi linier paling mendekati nilai aktual.

## D. Metode Prediksi Dengan Regresi Linier
Setelah  menguji  beberapa  metode  pada  penelitian ini,  akhirnya  digunakan  metode  regresi  linier, regresi  linier  dalam  penelitian  ini  dibagi  menjadi dua, yaitu:
a) Regresi Linier Sederhana
Y =A+BX
b) Regresi Linier Berganda
Y t = a + B 1 .X 1t + B 2 .X 2t………………. + B n .X nt
Penggunaan metode ini didasarkan kepada variabel yang  ada  dan  yang  akan  mempengaruhi  hasil prediksi.
Hal-hal  yang  perlu  diketahui  sebelum  melakukan prediksi dengan metode regresi adalah mengetahui terlebih  dahulu  mengetahui  kondisi-  kondisi seperti:
a. Adanya informasi masa lalu b. Informasi  yang  ada  dapat  dibuatkan  dalam bentuk data (dikuantifikasikan) c. Diasumsikan  bahwa  pola  data  yang  ada  dari data masa lalu akan berkelanjutan dimasa yang akan datang.

## 1. Regresi Linier Sederhana
Bentuk  hubungan  yang    paling  sederhana  antara variabel Xdengan variabel Yadalah berbentukgarislurusatau berbentukhubunganlinieryang
disebutdenganregresilinier  sederhanaatau    sering disebut  regresi  linier    dengan  persamaan 1sebagaiberikut:
Y =A+BX ApabilaAdanBmengambilnilaiseperti:A=0danB=1 Daripersamaan diatas, A dan B disebutkonstantaataukoefisienregresi liniersederhanaatauparametergarisregresiliniersede rhana.A  disebut intercept  coefficient atauintersep yaitujaraktitikasalatautitikacuandengan titikpotonggaris regresidengansumbuY;danBdisebut slopecoefficien t atau slup yangmenyatakan ataumenunjukkankemiringanataukecondongan garisregresiterhadapsumbuX. Dari persamaan garisregresi  ( 1),dalamhubungan  tersebutterdapat satuvariabel bebasXdansatuvariabeltakbebasY. Analisis  regresi  linier  sederhana  digunakan  untuk memprediksi jumlah penduduk, rasio elektrifikasi,
faktor  beban, losses, jumlah  rumah  tangga  dan pdrb konstan pada tahun 20013 sampai 2030. Pertama  mencari  nilai  b  dan  dapat  dicari  dengan rumus: b = 𝒙𝒚−𝒏𝒙 𝒚 𝒙 𝟐 −𝒏𝒙 𝟐
Kemudian mencari nilai a dengan rumus: a = 𝒚 - b 𝒙
Dan mendapatkan hasil Y dengan rumus:
Y =a+bx

## 2. Regresi Linier Berganda
Modelregresilinieriniberhubungan  secara  linear antara dua atau lebih variabel independen (X 1 , X 2 , .X n ) dengan variabel dependen (Y).
Y t = a + B 1 .X 1t + B 2 .X 2t………………. + B n .X nt
Analisis  regresi  linier  berganda  digunakan  untuk memprediksi  jumlah  daya  terpasang  (rumah tangga,  publik,  industri,  bisnis)  sebagai  (Y)  di Provinsi  Lampung    pada  tahun  2014  sampai  2030 ditinjau  dari  dan  (pdrb,  losses,  faktor  beban, jumlah penduduk, jumlah rumah tangga, dan rasio elektrifikasi)  Sebagai  (X)  yang  telah  diprediksi menggunakan analisis regresi linier sederhana. Untuk  mecari  nilai  konstanta  dan  variable  regresi setiap  variabel  bebas  dapat  diperoleh  dengan menggunakan matriks determinan [4]: A= 𝑁              𝑥1           𝑥2             𝑥3          𝑥𝑛 𝑥1      𝑥1. 𝑥1     𝑥2. 𝑥1     𝑥3. 𝑥1     𝑥𝑛. 𝑥𝑛 𝑥2      𝑥1. 𝑥2     𝑥2. 𝑥2     𝑥3. 𝑥2     𝑥𝑛. 𝑥𝑛 𝑥3      𝑥1. 𝑥3     𝑥2. 𝑥3     𝑥3. 𝑥3     𝑥𝑛. 𝑥𝑛 𝑥𝑛      𝑥𝑛. 𝑥𝑛     𝑥𝑛. 𝑥𝑛    𝑥𝑛. 𝑥𝑛     𝑥𝑛. 𝑥𝑛
B = 𝑎 𝑏1 𝑏2 𝑏3 𝑏𝑛
C = 𝑌
𝑌. 𝑥1 𝑌. 𝑥2 𝑌. 𝑥3 𝑌. 𝑥4
Kemudian  dapat  diperoleh  nilai  a,  b1,  b2,  b3 sebagai berikut:
𝑎 = 𝐷𝑒𝑡 (𝐴0) 𝐷𝑒𝑡 𝐴 𝑏1 = 𝐷𝑒𝑡 (𝐴1)
𝐷𝑒𝑡 𝐴
𝑏2 = 𝐷𝑒𝑡 (𝐴2) 𝐷𝑒𝑡 𝐴
𝑏3 = 𝐷𝑒𝑡 (𝐴3) 𝐷𝑒𝑡 𝐴
𝑏𝑛 = 𝐷𝑒𝑡 (𝐴𝑛)
𝐷𝑒𝑡 𝐴 Y t = a + B 1 .X 1t + B 2 .X 2t + B 3 .X 3t …………….. + B n .X nt
Y t = Hasil Prediksi a = Konstanta X 1 = Variabel bebas 1 X 2 = Variabel bebas 2 X 3 = Variabel bebas 3 X n = Variabel bebas n

## E. Diagram Alur Penelitian
Gbr 1. Diagram Alir Penelitian

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Model  yang  dibangun  dalam  melakukan prediksi
Dalam melakukan prediksi kebutuhan energi listrik jangka panjangdi Provinsi Lampung maka dibangunlah  macam-macam  model  regresi  linier dengan memvariasikan parameternya, untuk model konsumsi  energi  listrik  (Electricity  Consumption) menggunakan  parameter  :  jumlahpenduduk  (x1), PDRB  (x2),  jumlah  Pelanggan  Listrik  (x3),  faktor beban (x4),  losses  (x5),  dan  penjualan listrik  (x6). Dan  untuk  model  daya  tersambung  (Connected Load) menggunakan parameter : jumlah penduduk (x1),  PDRB  (x2),  Rasio  Elektrifikasi  (x3),  faktor beban (x4), losses (x5), jumlah rumah tangga (x6).
Gbr 2. Hasil uji model konsumsi listrik
Gbr 3. Hasil uji daya tersambung
Setelah dilakukan percobaan memvariasikan beberapa  model,  untuk  model  daya  tersambung didapatkan  kesimpulan  memilih  6  parameter dikarenakan standard error nya sangat kecil dan R2 lebih besar dibandingkan model  4, dan 5 paramter yang  lain.  Hal  tersebut  dikarenakan  parameter yang  digunakan  sangat  berkaitan  (korelasi),  dan untuk  model  konsumsi  energi  listrik juga  memilih 6  parameter  dikarenakan  errornya  lebih  kecil  dan mendekati nilai aktual, Sehingga untuk persamaan 6 paramter, sebagai berikut :
Y t = a + B 1 .X 1t + B 2 .X 2t + B3.X 3t + B 4 .X 4t + B 5 .X 5t + B 6 .X 6t Model matematis diatas merupakan metode regresi linier  berganda  yang  digunakan  untuk  melakukan prediksi kebutuhan energi listrik jangka panjang di Provinsi Lampung hingga 2030.
Setelah  dilakukan  pengujian  model,  didapatkan bahwa  faktor  yang  mempengaruhi  kebutuhan energi  listrik  di  Provinsi  Lampung  dibagi  menjadi 2  parameter,  yaitu:  parameter  ekonomi,  dan parameter  listrik.  Dari  sisi  ekonomi,  hal-hal  yang mempengaruhi  kebutuhan  energi  listrik  yaitu: Produk  domestic  regional  bruto  (PDRB),  jumlah penduduk,  dan  jumlah  rumah  tangga.  Sedangkan
dari  sisi  listrik,  yaitu:  rasio  elektrifikasi,  faktor beban, dan d-losses .

## B. Hasil  Prediksi  Daya  Listrik  Tersambung  di Provinsi Lampung
Berkaitan  dengan  energi  yang  terpakai  sangat berkaitan  dengan  pelanggan.  Pelanggan  listrik yang ada di PT. PLN wilayah Lampung dibedakan berdasarkan  jenis  tarifnya  ada  4  jenis  tarif  yaitu: pelanggan  rumah  tangga  (tarif  R),  pelanggan publik  (tarif  S),  pelanggan  bisnis  (tarif  B)  dan pelanggan  industri  (tarif  I),  penggolongan  tarif tersebut berdasarkan batas daya tersambung. a). Prediksi daya tersambung sektor rumah tangga Hasil  prediksi  daya  listrik  tersambung  sektor rumah tangga tahun 2014-2030, sebagai berikut:
Tabel  7.  Hasil  prediksi  daya  listrik  tersambung  sektor rumah tangga
Grafik hasil prediksi jumlah daya listrik tersambung  untuk  sektor  rumah  tangga  dari  tahun 2014 sampai 2030 dapat digambarkan seperti pada kurva linier di bawah ini :
Gbr 4. Hasil prediksi sektor rumah tangga 2014-2030.
Dari  gambar  4  yaitu  grafik  pertumbuhan  jumlah daya  listrik  tersambung  sektor  rumah  tangga, Dapat  dilihat  hasil  prediksi  rumah  tangga  di Provinsi  Lampung,  pada  tahun  2014  sebesar 1.399,06  MVA,  dan  rata-rata  kenaikannya  sebesar 2,46  %,  Pada  tahun  2030  daya  tersambung  sektor rumah  tangga  di    Provinsi  Lampung  sebesar 2.087,37 MVA.

## b). Prediksi daya tersambung sektor bisnis
Hasil prediksi kebutuhan energi listrik sektor bisnis tahun 2014-2030, sebagai berikut:
Tabel 8. Hasil Prediksi Daya Listrik Tersambung Sektor Bisnis
Grafik  prediksi  jumlah  daya  listrik  tersambung sektor  bisnis  dari  tahun  2014  sampai  2030dapat digambarkan padakurva dibawah ini :
Dari  gambar  5  yaitu  grafik  pertumbuhan  jumlah daya  listrik  tersambung  di  Provinsi  Lampung sektor  bisnis.  Dapat  dilihat  hasil  prediksi  untuk sektor  bisnis  pada  tahun  2014  sebesar  237,43 MVA,  dan rata-rata  kenaikannya  sebesar  3,  26  %, Pada  tahun  2030  jumlah  daya  tersambung  sektor bisnis di  Provinsi Lampung sebesar 403,74 MVA.

## c). Prediksi daya tersambung sektor public
Hasil  prediksi  kebutuhan  energi  listrik  sektor publik tahun 2014-2030, sebagai berikut:
Tabel 9. Hasil Prediksi Daya Listrik Tersambung Sektor publik
Grafik  prediksi  jumlah  daya  listrik  tersambung sektor  publik  dari  tahun  2014  sampai  2030  dapat digambarkan pada kurva di bawah ini :
Dari  gambar  6  yaitu  grafik  pertumbuhan  jumlah daya listrik tersambung di Provinsi Lampung untuk sektor  publik,  Dapat  dilihat  hasil  prediksi  untuk sektor  publik  pada  tahun  2014  sebesar  116,62 MVA,  dan rata-rata  kenaikannya  sebesar  3,  54  %, Pada  tahun  2030  jumlah  daya  tersambung  sektor publik di  Provinsi Lampung sebesar 207,86 MVA.
d). Prediks i daya tersambung sektor industri
Hasil  prediksi  daya  listrik  tersambung  sektor industri tahun 2014-2030:
Tabel 10. Hasil prediksi Sektor Industri
Grafik  prediksi  jumlah  daya  listrik  tersambung untuk  pelanggan  publik  dari  tahun  2014  sampai 2030  dapat  digambarkan  seperti  pada  kurva  di bawah ini :
Gbr 7. Hasil prediksi sektor industri 2014-2030.
Dari  gambar    7  yaitu  grafik  pertumbuhan  jumlah daya listrik tersambung di Provinsi Lampung untuk sektor  industri,  Dapat  dilihat  hasil  prediksi  untuk
sektor pada tahun 2014 sebesar  347,64 MVA, dan rata-rata  kenaikannya  sebesar  0,74  %,  Pada  tahun 2030  jumlah  daya  tersambung  sektor  industri  di Provinsi Lampung sebesar 394,11 MVA.
C . Hasil Prediksi Konsumsi Energi Listrik
Hasil  prediksi  konsumsi  energi  listrik  di  Provinsi Lampung tahun 2014-2030:

## Tabel 11. Hasil prediksi konsumsi energi Listrik
Tabel  diatas  merupakan  hasil  prediksi  konsumsi energi  listrik  di  Provinsi  Lampung  tahun  2013- 2030.  Dapat  dilihat  setiap  tahun  konsumsi  listrik terus  meningkat,  rata-rata  kenaikan  konsumsi listrik sebesar 4, 05%. Hal ini dikarenakan jumlah penduduk  terus  bertambah  sehingga  kebutuhan listrik semakin menigkat.
Grafik hasil prediksi konsumsi energi listrik tahun 2014-2030 dapat dilihat dibawah ini:
Dari  gambar  diatas  yaitu  grafik  pertumbuhan jumlah  konsumsi  listrik  di  Provinsi  Lampung. Dapat  dilihat  pada  tahun  2014    hasil  prediksi konsumsi  listrik  di  Provinsi  Lampung,  sebesar 3.986,87  Gwh,  dan  rata-rata  kenaikannya  sebesar 3,83 %, Pada tahun 2030 jumlah daya tersambung sektor  bisnis  di    Provinsi  Lampung  sebesar 7.450,17 Gwh.

## Gbr 9. Total hasil prediksi daya listrik tersambung hingga 2030

## D. Analisa dan Pembahasan
Dari  hasil  prediksi  kebutuhan  energi  listrik  yang telah  dilakukan  dari  tahun  2014  sampai  dengan tahun  2030  terlihat  bahwa  setiap  tahunnya kebutuhan energi listrik di Provinsi Lampung terus meningkat. Hasil prediksi regresi diperoleh bahwa jumlah  daya  listrik  tersambung  untuk  pelanggan rumah  tangga,  bisnis,  industri  dan  publik  terlihat bahwa  setiap  tahunnya  mengalami  peningkatan, berdasarkan  gambar  9,  yaitu  kurva  regresi  jumlah daya  listrik  tersambung  menunjukkan  bahwa terjadi peningkatan yang linier. Dari hasil prediksi daya  listrik  tersambung  untuk  pelanggan  Rumah tangga  pada  tahun  2014  diperoleh  bahwa  daya listrik  tersambung  sebesar  1.399,06  MVA,  pada tahun  2028  meningkat  menjadi  2.034,35  MVA, meningkat sebesar 31,23% (rata-rata pertumbuhannya  sebesar  2,46%)  dan  ini  sesuai dengan  gambar  4,  yaitu  suatu  kurva  yang menunjukkan  bahwa  terjadi  peningkatan  yang linier.  Dan  untuk  konsumsi  energi  listrik  di Provinsi  Lampung  setiap  tahunnya  mengalami peningkatan yang tidak terlalu signifikan dibandingkan  tahun  2013,  pada  tahun  2014  hasil prediksi  konsumsi  energi  listrik  di  Provinsi Lampung sebesar  3.986,87 Gwh,  pada tahun 2023 prediksi  konsumsi  energi  listrik  meningkat  mejadi 5.934,98  Gwh,  atau  menigkat  sebesar  26,50% (rata-rata  peningkatan  konsumsi  energi  listrik  di Provinsi  Lampung  sebesar  3,83%)  dan  ini  sesuai dengan  gambar  8,  yaitu  suatu  kurva  yang menunjukkan  bahwa  terjadi  peningkatan  yang sangat linier.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  hasil  penelitian,  maka dapat  ditarik  suatu  kesimpulan  yaitu  :  hasil prediksi  daya  listrik  tersambung  untuk  pelanggan rumah  tangga  pada  tahun  2014  diperoleh  bahwa daya  listrik  tersambung  sebesar  1.399,06  MVA, pada  2028  meningkat  menjadi  2.034,35  MVA, meningkat sebesar 31,23% (rata-rata
pertumbuhannya  sebesar  2,46%).Konsumsi  energi listrik  di  Provinsi  Lampung  setiap  tahunnya mengalami peningkatan yang tidak terlalu signifikan  dibandingkan  tahun  2013,  pada  tahun 2014  hasil  prediksi  konsumsi  energi  listrik  di Provinsi  Lampung  sebesar  3.986,87  Gwh,  pada tahun  2023  prediksi  konsumsi  energi  listrik meningkat  mejadi    5.934,98  Gwh,  atau  menigkat sebesar  26,50%  (rata-rata  peningkatan  konsumsi energi listrik di Provinsi Lampung sebesar 3,83%)

## REFERENSI
[1]    A.  Nugroho,  "Prediksi  Kebutuhan  Energi Listrik UPJ Boja," Teknik Elektro UNDIP, Semarang, 2005.
[2]    D. Suswanto, "Analisis Prediksi Beban dan Kebutuhan  Energi  LIstrik,"  in Sistem Distribusi Tenaga Listrik , 2010, p. 201.
[3]    V.  Gaspers,  production  planning  and inventory  control,  Jakarta:  PT  Gramedia  , 1998.
[4]    S.  Solima,  Electrical  Load  Predictioning, United States: Elsevier Inc., 2010.
[5]    T.  Gonen,  Electric  Power  Distribution System,  New  York:  McGraw  Hili  Book Company, 1986.
[6]    D.  Marsudi,  Pembangkit  Energi  Elektrik, Jakarta: Erlangga, 2005.
[7]    M.  Jenifer,  "Binus.ac.id,"  2007.  [Online]. Available: http://thesis.binus.ac.id/doc/Bab3/2007-2- 00592-TISI-Bab%203.pdf.  [Accessed  10 Desember 2013].
[8]    M.  N.  Hesham  K.A,  "Electri  Load Predictioning," Literature  Survey  and Classication  Of  Methods, vol.  33,  pp.  23- 234.
[9] Makridakis S. and S.C. Wheelwright, Predictioning Methods," 1989.